Movement Competency Screen: Rethinking the Rating
Notice bibliographique
Résumé
Background Dancers are at high risk of musculoskeletal disorders. There has been a growing interest in the last few years in pre-season screening using tools to evaluate movement competency, among which is the Movement Competency Screen (MCS). It is currently scored using a categorical 3-level rating system, but this method does not seem to take into account the load level of movements. A 5-level scoring system could potentially alleviate this problem. Hypothesis/Purpose For each scoring system, to investigate (1) the internal consistency, and (2) the association with transversus abdominis activation (TrA), hip muscle strength and with Functional Movement screen (FMS TM ) total score. Study design Secondary analyses of a prospective cohort study. Methods One hundred and eighteen professional and preprofessional dancers evolving in ballet or contemporary dance were recruited. The MCS was performed and was scored according to the 3- and 5-level scoring systems. The key variables for movement competency that were considered for convergent validity were the activation ratio of the TrA evaluated with ultrasound imaging and hip strength assessed with a handheld dynamometer. Movement competency was also measured with the FMS TM . Results Internal consistency was higher for the 5-level scoring of the MCS items ( α =0.548) compared to the 3-level scoring system ( α =0.494). Multiple linear regressions showed that TrA activation, hip adductor strength, and FMS TM could significantly explain 24.0% of the variance for the 5-level scoring system of the MCS whereas hip internal rotator strength and FMS TM could explain only 16.4% of the variance for the 3-level scoring system. Conclusion The 5-level scoring system showed better metrologic properties in terms of internal consistency and concurrent validity and therefore, should be preferred over the 3-level scoring system in future research. Level of Evidence Level III
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,024 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».